如何构建具有80％1s和20％0s随机序列的二进制图像？

Question

我想用python-opencv实现一种算法，以生成具有80％1s和20％0s随机序列的二进制图像。

Answer 1

如果您想使用类似numpy's rand的方法，那么下面的短代码片段应该可以解决问题：

import cv2
import numpy as np

# Generate image with random values
img = np.random.rand(400, 400)

# Binarize image manually, and convert to uint8
img[img <= 0.2] = 0
img[img > 0.2] = 255
img = np.uint8(img)

# Save image, and output white pixel percentage
cv2.imwrite('images/img.png', img)
print("Percentage of white pixels: ", cv2.countNonZero(img) / (400 * 400))

您将获得这样的图像：

//但是，白色像素的百分比可能不完全是80％：

Percentage of white pixels:  0.798975

我想，如果您想精确地将80％的白色像素设置为白色，则必须确定并设置正确的像素数量为白色，并可能以某种方式对其进行混洗，结果结果似乎是随机产生。 编辑：就像Klaus D.在他的评论中建议的那样。

编辑：为完整起见，以下是使用numpy's shuffle方法的代码：

import cv2
import numpy as np

# Generate black image (sequence)
img = np.zeros((400 * 400, 1), np.uint8)

# Determine number of white pixels, and set
img[0:int(0.8 * 400 * 400)] = 255

# Shuffle pixels, and reshape image
np.random.shuffle(img)
img = np.reshape(img, (400, 400))

# Save image, and output white pixel percentage
cv2.imwrite('images/img.png', img)
print("Percentage of white pixels: ", cv2.countNonZero(img) / (400 * 400))

输出图像与上面的图像相同，但是此图像形状的百分比现在正好是0.8：

Percentage of white pixels:  0.8